Mit Hilfe von Simulationen arbeitet Porsche Engineering intensiv daran, Funktionen für das hochautomatisierte Fahren abzusichern. Im Rahmen des Forschungsprojekts AVEAS werden kritische Verkehrssituationen automatisch erkannt und mithilfe von KI aus Sensordaten in einer Datenbank gespeichert. Durch die Variation von Streckenmodellen und Verkehrssituationen werden eine Vielzahl von Testfällen für die virtuelle Absicherung generiert. Das Hauptziel besteht darin, ein umfassendes Verfahren zur Absicherung von Fahrerassistenzsystemen und Funktionen für das hochautomatisierte Fahren zu entwickeln.
Systematische Modifikation realistischer Verkehrssituationen durch virtuelle Tests
Durch den Einsatz von virtuellen Tests können realitätsnahe und kritische Verkehrssituationen systematisch angepasst werden, um die Sicherheit von Fahrerassistenzsystemen zu gewährleisten. Dabei können verschiedene Parameter gezielt verändert werden, um Szenarien zu erzeugen, die in der Realität nicht gefahren werden können. Beispielsweise können unterschiedliche Einschervorgänge simuliert werden, um das Verhalten des Fahrzeugs in verschiedenen Situationen zu analysieren und zu optimieren.
Die Verkehrssituationen, die erfasst wurden, werden in standardisierten Dateiformaten gespeichert und dienen als Input für andere Projekte wie die Streckenmodellierung. Porsche Engineering hat einen hochgradig automatisierten Prozess entwickelt, bei dem die Messdaten aus den JUPITER-Versuchsfahrzeugen in den Modellierungsprozess eingespeist werden. Mithilfe von Lidar-Sensoren tasten die Fahrzeuge die Umgebung ab und übertragen die erfassten Daten in die Cloud. Durch den Einsatz spezieller Algorithmen können präzise Streckenmodelle generiert werden, die sämtliche relevante Informationen über die Straße und die Objekte beinhalten.
Die PEVATeC Simulationsumgebung ermöglicht virtuelle Testfahrten, bei denen die reale Fahrt des JUPITER-Testfahrzeugs nachgebildet und gezielt modifiziert werden kann. Durch den Einsatz des digitalen Zwillings des Fahrzeugs können alle Funktionen präzise getestet werden. Die Simulation und Optimierung von Grenzszenarien dient der Absicherung und Optimierung der gewünschten Fahrfunktionen.
Das AVEAS-Projekt, das bis Ende 2024 läuft, hat zum Ziel, eine skalierbare Pipeline zur Auswertung von Fahrszenarien zu schaffen. Durch den Einsatz virtueller Absicherung und die Generierung einer großen Anzahl kritischer Szenarien wird die Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen und autonomen Fahrfunktionen zukünftig deutlich beschleunigt. Die langfristige Vision besteht darin, während der Messfahrt Szenarien zu generieren und sie sofort in der Simulation zur Optimierung der Fahrfunktionen zu verwenden. Nach der Absicherung können entsprechende Updates Over-the-Air ins Fahrzeug übertragen werden.
Die Streckenmodellierung spielt eine entscheidende Rolle bei der ADAS/AD-Simulation. Porsche Engineering hat einen hochautomatisierten Prozess entwickelt, um präzise Streckenmodelle zu generieren. Dabei werden Messdaten aus den JUPITER-Versuchsfahrzeugen verwendet, um alle relevanten Informationen über die Straße und die Objekte entlang der Strecke zu erfassen. Die hohe Präzision bei der Streckenmodellierung ist unerlässlich, um mögliche Fehler in der Simulation zu vermeiden.
Das AVEAS-Projekt eröffnet vielfältige Möglichkeiten für die Entwicklung von Funktionen für das hochautomatisierte Fahren. Durch die Simulation und Optimierung von kritischen Verkehrssituationen können Fahrerassistenzsysteme und Funktionen für das autonome Fahren sicherer und effektiver gestaltet werden. Virtuelle Tests erlauben die Erzeugung einer großen Anzahl von Testfällen, die in der realen Welt nicht realisierbar wären. Die enge Zusammenarbeit mit Partnern und die Nutzung von Daten aus verschiedenen Quellen ermöglichen eine umfassende und präzise Absicherung der Fahrfunktionen.
